Home » Articole » RO » Calculatoare » Internet » Big Data » Instrumente și critici în analitica predictivă

Instrumente și critici în analitica predictivă

postat în: Big Data 0

Instrumente

Din punct de vedere istoric, utilizarea instrumentelor de analitica predictivă – precum și înțelegerea rezultatelor pe care le-au furnizat – a necesitat abilități avansate. Cu toate acestea, instrumentele moderne de analiză predictivă nu se mai limitează la specialiștii IT. Pe măsură ce mai multe organizații adoptă analize predictive în procesele de luare a deciziilor și o integrează în operațiunile lor, acestea creează o schimbare a pieței spre utilizatorii din afaceri considerați ca fiind consumatori primari ai informațiilor. Utilizatorii din afaceri doresc instrumente pe care să le poată folosi pe cont propriu. Furnizorii răspund prin crearea unui software nou care elimină complexitatea matematică, oferă interfețe grafice ușor de utilizat și/sau construiește rapid metode care pot recunoaște, de exemplu, tipul de date disponibile și sugerează un model predictiv adecvat. Instrumentele de analiză predictivă au devenit suficient de sofisticate încât să prezinte și să disemineze în mod adecvat problemele legate de date, astfel încât orice persoană informată care lucrează cu informații să le poată utiliza pentru a analiza date și a obține rezultate semnificative și utile. De exemplu, instrumentele moderne prezintă concluzii folosind diagrame simple, grafice și scoruri care indică probabilitatea unor rezultate posibile.

Există numeroase instrumente disponibile pe piață care ajută la realizarea analizelor predictive. Acestea variază de la cele care necesită foarte puțină sofisticare a utilizatorilor până la cele care sunt concepute pentru practicienii experți. Diferența dintre aceste instrumente este adesea la nivelul de personalizare și permisiunea pentru utilizarea datelor compleze.

PMML

Limbajul de identificare a modelului predictiv (PMML) a fost propus ca limbaj standard pentru exprimarea modelelor predictive. Un astfel de limbaj bazat pe XML oferă o modalitate pentru ca diferitele instrumente să definească modele predictive și să le partajeze. PMML 4.0 a fost lansat în iunie 2009.

Critici

Există o mulțime de sceptici atunci când vine vorba de abilitățile computerelor și algoritmilor de a anticipa viitorul, inclusiv Gary King, profesor la Universitatea Harvard și directorul Institutului de Științe Sociale Cantitative. Oamenii sunt influențați de mediul lor în nenumărate moduri. Predicția perfectă a ceea ce vor face în continuare persoanele necesită ca toate variabilele influente să fie cunoscute și măsurate cu exactitate. „Mediile oamenilor se schimbă chiar mai repede decât ei înșiși. Totul, de la vreme la relația cu mama lor, poate schimba modul în care oamenii gândesc și acționează, toate aceste variabile sunt imprevizibile. Cum vor afecta o persoană este și mai puțin previzibil. În aceeași situație, pot lua o decizie complet diferită, ceea ce înseamnă că o predicție statistică este valabilă doar în condiții sterile de laborator, care brusc nu este la fel de utilă cum părea înainte”.

Într-un studiu de analiză a 1072 de lucrări publicate în Information Systems Research și MIS Quarterly între anii 1990 și 2006, doar 52 de lucrări empirice au încercat să facă predicții, dintre care numai 7 au folosit modelarea predictivă corectă sau testarea.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *